發(fā)布時間：2017-07-19 06:06

  本文關鍵詞：HHT和SVM在機械安全評估與預測中的應用研究

  更多相關文章： 機械設備 振動監(jiān)測 希爾伯特-黃變換(HHT) 支持向量機(SVM) 安全評估與預測

【摘要】：為提高大型復雜機械設備運行的安全性和可靠性,在監(jiān)測機械設備振動狀態(tài)的基礎上,采用希爾伯特-黃變換(HHT)技術處理信號,將獲得的振動頻域能量值作為機械設備性能退化的特征量;進而采用網(wǎng)格搜索法(GS)和交叉驗證法(CV),優(yōu)化支持向量機模型(SVM)參數(shù),以提高退化特征量預測精度;并據(jù)此建立一種狀態(tài)空間劃分法,用以評估并預測機械設備安全狀態(tài)。最后,用所建立的方法評估并預測無刷直流電機振動狀態(tài)和相應的安全狀態(tài),預測結果的相對誤差僅為1.17%。
【作者單位】： 北京航空航天大學可靠性與系統(tǒng)工程學院;
【關鍵詞】： 機械設備 振動監(jiān)測 希爾伯特-黃變換(HHT) 支持向量機(SVM) 安全評估與預測
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(2014ZC51031) 航空科學基金資助(2015ZD51044)
【分類號】：TH17
【正文快照】： 安全評估與預測*0引言不斷大型化和復雜化的機械設備,一旦發(fā)生事故,便會造成嚴重后果。據(jù)統(tǒng)計[1],2006—2011年我國僅起重機械事故就發(fā)生378起,死亡440人。因此,有必要評估與預測機械設備的安全性,以便及時采取事故的預防措施。目前在機械設備的健康和安全狀態(tài)的研究方面,最常

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